AI energetika islohotlarini qanday tezlashtiradi?

2025-yilda Oʻzbekiston yalpi ichki mahsuloti ilk bor 145 mlrd dollardan oshdi, eksport **23%**ga ko‘payib 33,4 mlrd dollarga yetdi, oltin-valyuta zaxiralari esa 60 mlrd dollardan oshdi. Prezidentning parlament va xalqga murojaatnomasidagi bu raqamlar shunchaki “hisobot” emas — ular islohotlar endi tizimli tezlikka chiqqanini ko‘rsatadi.

Energetika va tabiiy resurslar sektori uchun bitta savol dolzarb: o‘sish va islohotlar fonida energiya yetishmovchiligi, yo‘qotishlar, avariyalar, ta’minot zanjiri uzilishlari va kapital xarajatlar bosimini qanday boshqaramiz? Menimcha, javobning katta qismi texnologiyada — aniqrog‘i, sun’iy intellekt (AI) va sanoat analitikasi kabi amaliy yechimlarda.

Bu post “Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda” turkumidagi navbatdagi maqola sifatida, prezident ta’kidlagan islohotlar va infratuzilma yutuqlarini fon qilib olib, AI energetika, neft-gaz va konchilikda islohotlarni qanday tezlashtirishi haqida amaliy, “ishga tushadigan” yo‘l xaritasini beradi.

2025 natijalari: energetika nega islohotlarning markazida?

Energetika — iqtisodiyotning “tomiri”. Ishlab chiqarish, transport, qurilish, IT eksporti, uy-joy dasturlari — hammasi elektr va yoqilg‘iga tayanadi. Prezident nutqida buni aniq raqam bilan aytdi: elektr energiyasi ishlab chiqarish 85 mlrd kVt⋅soatga yetgan (2016-yildagi 60 mlrd kVt⋅soat bilan solishtiriladi). Demak, talab o‘sdi, tizim ham o‘sdi.

Bu o‘sishning ikkinchi tomoni bor: quvvat oshgani sari tarmoq murakkablashadi, yo‘qotishlar narxi qimmatlashadi, avariya “narxi” (to‘xtashlar, jarimalar, ijtimoiy ta’sir) ko‘tariladi. Shunday vaziyatda “ko‘proq quvur, ko‘proq transformator” yondashuvi yetmaydi. Ma’lumotga asoslangan boshqaruv kerak.

AI bu yerda nimani beradi?

AI’ni “robotlar hamma ishni qiladi” deb tushunish xato. Energetikada AI ko‘proq quyidagilarni qiladi:

• Prognoz: talab, ishlab chiqarish, avariya ehtimoli
• Optimallashtirish: yoqilg‘i sarfi, reaktiv quvvat, balans
• Aniqlash: yo‘qotishlar, noqonuniy ulanishlar, sensor nosozligi
• Rejalashtirish: ta’mirlash, zaxira qismlar, brigada marshruti

Bu islohotlarni tezlashtiradi, chunki qarorlar tezlashadi va xatolar kamayadi.

Energetikada AI: 5 ta eng tez qaytadigan (ROI) yo‘nalish

Energetika kompaniyalari ko‘pincha AI’ni katta, qimmat “platforma” sifatida tasavvur qiladi. Aslida eng to‘g‘ri yo‘l — tez natija beradigan 3–6 oylik use-caselardan boshlash.

1) Tarmoq yo‘qotishlarini kamaytirish va “tijoriy yo‘qotishlar”ni topish

Elektr tarmoqlarida yo‘qotish ikki turda ko‘rinadi: texnik (fizika) va tijoriy (hisob-kitob, o‘g‘irlik, noto‘g‘ri hisoblagich). AI bu yerda oddiy, lekin kuchli yondashuv beradi: anomaliya deteksiyasi.

Amaliy natija qanday ko‘rinadi?

• Transformator/feeder kesimida kutilgan iste’mol profili quriladi
• Smart hisoblagichlar va SCADA ma’lumotlari solishtiriladi
• Kutilmagan “sakrashlar” yoki “nolga tushishlar” avtomatik flag qilinadi
• Tekshiruvlar “ko‘r-ko‘rona” emas, aniq manzilga yo‘naltiriladi

Bu yo‘nalish ko‘p joyda birinchi bo‘lib tanlanadi, chunki u:

• tez joriy qilinadi;
• daromadni tiklaydi;
• tarmoqdagi real holatni “ko‘rsatib beradi”.

2) Talab prognozi va pik yuklamani boshqarish

Qish fasli (dekabr–yanvar) O‘zbekistonda energiya tizimiga bosim beradigan davr. Pik yuklama noto‘g‘ri bashorat qilinsa, tizim qimmat “rezerv”ni yoqadi yoki cheklovlar kuchayadi.

AI bu yerda klassik usullardan (oddiy trend, o‘rtacha) ko‘ra aniqroq ishlaydi, chunki u bir nechta omillarni birlashtiradi:

• tarixiy iste’mol;
• kalendar (bayramlar, dam olish kunlari);
• ob-havo ko‘rsatkichlari;
• hududlar bo‘yicha sanoat yuklamasi;
• tarif va cheklovlar.

Natija: dispetcherlik qarorlari aniqroq bo‘ladi, yoqilg‘i sarfi va avariya xavfi kamayadi.

3) Generatsiya samaradorligi: issiqlik stansiyalarida yoqilg‘i sarfini optimallashtirish

Issiqlik elektr stansiyasida 1–2% samaradorlik farqi ham katta pul. AI bu yerda “mo‘jiza” qilmaydi, lekin operatsion intizom yaratadi:

• qozon/турбина parametrlari bo‘yicha optimal “setpoint”lar;
• sensor driftini erta aniqlash;
• yoqilg‘i aralashmasi sifatiga mos boshqaruv;
• issiqlik yo‘qotishlarini aniqlash.

Men ko‘rgan eng yaxshi amaliyot: AI modeli tavsiya beradi, lekin operator tasdiqlaydi. Shunda jamoa qarshilik qilmaydi, xavfsizlik ham saqlanadi.

4) Prediktiv texnik xizmat: transformator, nasos, kompressor, konveyer

Neft-gaz va konchilikda to‘xtashlar eng qimmat muammo. Prediktiv texnik xizmat (predictive maintenance) — AI’ning eng tushunarli va foydali yo‘nalishlaridan.

Oddiy mexanika:

1. Vibratsiya, harorat, tok, bosim kabi sensorlar yig‘iladi
2. Model “normal” rejimni o‘rganadi
3. Og‘ish paydo bo‘lsa, tizim ogohlantiradi
4. Brigada rejalashtirilgan tartibda chiqadi

Bu yondashuv bilan siz “avariya bo‘lgach ta’mirlash”dan “avariyani oldini olish”ga o‘tasiz.

5) Xavfsizlik va sanoat intizomi: videoanalitika

Kon va sanoat maydonlarida PPE (kaska, jilet), xavfli zonaga kirish, yuk ko‘tarish ishlari — bularning hammasi inson omiliga bog‘liq. Videoanalitika AI quyidagilarni real vaqtga yaqin rejimda nazorat qiladi:

• PPE bor/yo‘qligi;
• taqiqlangan zonaga kirish;
• texnika va piyoda yaqinlashuvi;
• tutun/olov belgilari.

Bu yerda muhim jihat: maqsad jarima yozish emas, hodisani oldini olish. KPI ham shunga mos bo‘lishi kerak.

“Islohotlar davom etadi” degani: AI’ni boshqaruvga qanday tikish kerak?

AI loyihalarining ko‘pi texnologiya sabab emas, boshqaruv sabab muvaffaqiyatsiz bo‘ladi. Prezident nutqidagi “qiyin bo‘lsa ham islohotlar davom etadi” gapi menga shuni eslatadi: intizom va izchillik bo‘lmasa, eng zo‘r model ham ishlamaydi.

Ma’lumot (data) islohoti — AI’dan oldingi birinchi qadam

Energetika va konchilikda asosiy muammo “AI yo‘q” emas, ma’lumot tarqoq:

• SCADA alohida;
• billing alohida;
• laboratoriya natijalari alohida;
• ta’mirlash jurnallari Excel’da.

AI uchun minimum tartib:

1. Aktivlar reyestri (asset registry) — “qaysi uskuna qayerda”
2. Yagona identifikatorlar — transformator, quduq, kompressor kodlari
3. Ma’lumot sifati nazorati — sensor nosozligini aniqlash
4. Integratsiya — kamida API yoki ETL qatlam

Kadrlar va rol taqsimoti: “data team” kim bo‘ladi?

Amaliy model:

• biznes egasi (dispetcherlik / ishlab chiqarish / HSE rahbari)
• data muhandis (data pipeline)
• data scientist (model)
• OT/IT xavfsizlik mutaxassisi
• mahsulot menejeri (use-case’larni navbatga qo‘yadi)

Agar shu rollar bo‘lmasa, AI “pilot” bo‘lib qolib ketadi.

90 kunlik yo‘l xaritasi: energetika yoki kon kompaniyasi nimadan boshlaydi?

Ko‘p rahbarlar “katta transformatsiya”ni kutadi, keyin esa umuman boshlamaydi. Men tarafdor bo‘lgan yondashuv — 90 kunda aniq natija.

1. 1–2-hafta: bitta og‘riqli muammoni tanlang (yo‘qotish, avariya, yoqilg‘i sarfi)
2. 3–4-hafta: ma’lumot auditini qiling (qayerda, kimda, sifati qanday)
3. 5–8-hafta: MVP model + dashboard (minimal funksional)
4. 9–12-hafta: operatsiyaga kiritish (SOP, alertlar, mas’uliyat)
5. 12-hafta: KPI bilan natijani o‘lchash va 2-use-case’ga o‘tish

KPI misollari:

• yo‘qotishlar bo‘yicha tekshiruvning “topish foizi”
• avariya/to‘xtashlar soni va davomiyligi
• yoqilg‘i sarfi (kWh uchun)
• brigada chiqishlarining rejalashtirilgan ulushi

Tez-tez beriladigan savollar (va qisqa javoblar)

AI energetikada ish o‘rinlarini qisqartiradimi?

Qisqa javob: asosan yo‘q, vazifalarni o‘zgartiradi. Dispetcher, operator, brigada baribir kerak. AI ularga “qayerga qarash” va “qachon harakat qilish”ni aniqlashtirib beradi.

AI’ni joriy qilish uchun hamma joyda smart hisoblagich shartmi?

Shart emas. Smart hisoblagichlar katta yordam beradi, lekin prediktiv texnik xizmat, generatsiya optimallashtirish, videoanalitika kabi yo‘nalishlar mavjud sensorlar bilan ham boshlanadi.

Eng katta xavf nima?

Eng katta xavf — modelni ishlab, operatsiyaga kiritmaslik. AI natija berishi uchun u SOP, dispetcherlik rejimi, ta’mirlash rejalari bilan bog‘lanishi shart.

Islohotlar tezligi endi raqamli intizomga bog‘liq

Prezident 2025-yilni murakkab yil deb atadi va shunga qaramay islohotlar davom etishini ta’kidladi. Men bu fikrni energetika va tabiiy resurslar sektoriga quyidagicha tarjima qilaman: murakkablik oshgan sari qarorlar ham aniqroq bo‘lishi kerak. Buning eng real yo‘li — AI’ni “PR loyiha” emas, ishlab chiqarishning kundalik asbobiga aylantirish.

Agar siz energetika, neft-gaz yoki konchilik kompaniyasida ishlasangiz, 2026-yil uchun eng yaxshi maqsadlardan biri shunday bo‘lishi mumkin: bitta yo‘nalishda (yo‘qotish, prediktiv ta’mir, generatsiya samaradorligi) AI’ni operatsion standartga aylantirish. Shunda infratuzilmaga qilinayotgan sarmoya ham, islohotlarning natijasi ham tezroq ko‘rinadi.

Sizning korxonangizda qaysi muammo “AI bilan 90 kunda” eng tez yechiladi: yo‘qotishlarmi, to‘xtashlarmi, yoki yoqilg‘i sarfimi?